Fugu-MT 論文翻訳(概要): Musical Phrase Segmentation via Grammatical Induction

論文の概要: Musical Phrase Segmentation via Grammatical Induction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18742v1
Date: Wed, 29 May 2024 04:04:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-30 18:58:09.519516
Title: Musical Phrase Segmentation via Grammatical Induction
Title（参考訳）: 文法的誘導による音楽的フレーズ分割
Authors: Reed Perkins, Dan Ventura,
Abstract要約: 様々な音楽的視点の組み合わせを用いて、3つのデータセット上での5つの文法的帰納アルゴリズムの性能を解析する。実験の結果, LONGESTFIRSTアルゴリズムは3つのデータセットで最高のF1スコアを得ることができた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: We outline a solution to the challenge of musical phrase segmentation that uses grammatical induction algorithms, a class of algorithms which infer a context-free grammar from an input sequence. We analyze the performance of five grammatical induction algorithms on three datasets using various musical viewpoint combinations. Our experiments show that the LONGESTFIRST algorithm achieves the best F1 scores across all three datasets and that input encodings that include the duration viewpoint result in the best performance.
Abstract（参考訳）: 入力シーケンスから文脈自由文法を推論するアルゴリズムのクラスである文法的帰納アルゴリズムを用いた音楽句のセグメンテーションの課題について概説する。様々な音楽的視点の組み合わせを用いて、3つのデータセット上での5つの文法的帰納アルゴリズムの性能を解析する。実験の結果, LONGESTFIRSTアルゴリズムは, 3つのデータセットのすべてで最高のF1スコアを達成し, 時間的視点を含む入力エンコーディングが最高のパフォーマンスをもたらすことがわかった。

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